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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF)神经网络,对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。仿真结果表明该算法具有可行性。 相似文献
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利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测,应用模糊集理论将天气、温度等敏感因素模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练,构造了相应于不同季节的预测模型,预测未来一天12小时负荷。典型算例的计算表明,该方法是有效的。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(24)
在整个电力系统运行管理过程中,负荷预测决定了多方面的合理安排问题,如发电、输电及电能分配等,这对于国民经济的持续发展及电力系统的安全经济运行具有十分重要的促进意义。至此,本文对电力系统短期负荷各种预测方法及精度作以简单分析,以期为相关研究提供理论参考。 相似文献
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天气因素在短期电力负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更有效地提高地区电网短期负荷预测的精度,提出基于BP人工神经网络原理,利用神经网络高度非线性建模能力,根据电力系统短期负荷变化的特性,建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷变化趋势,又包含天气因素变化对系统负荷影响的天气因素敏感模型,并对岳阳地区短期负荷进行预测,预测结果表明天气因素应用于电力系统短期负荷预测后使预测精度明显提高,故这种方法是可行和有效的。 相似文献
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为了准确地进行电力负荷的短期预测,借鉴小波分析中对函数进行多尺度表示的思想,文中在高斯过程模型的基础上提出了多尺度高斯过程模型.通过选择合适的尺度参数,采用计算预测均方误差值大小的策略获取最佳延迟时间和最优嵌入维数对,然后对西北某地区电力系统进行短期负荷预测.与传统的支持向量机、径向基函数网负荷预测方法相比,基于多尺度高斯过程模型的短期负荷预测方法预测精度与支持向量机方法相当,性能优于径向基函数. 相似文献
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电力负荷预测短时间内提取所需的变量参数,需要关联度信息的安排与处理,设计基于灰色关联分析的短期电力负荷预测系统。基于GVMS平台,构建负荷预测功能模块,搭建负荷预测系统的软件执行环境。借助灰色关联分析的基本特征,建立预测核函数,基于数据挖掘进行预处理,结合相关硬件设备结构体,实现基于灰色关联分析短期电力负荷预测系统的顺利应用。灰色关联分析法预测系统可以在满足短期电力负荷需求的同时,确定电量数据的实际传输方向,能够实现对短期电子传输量的妥善安排与处理。 相似文献
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本文利用时变模糊时间序列模型预测未来一小时的负荷,给出了一种短期电力负荷预测新方法。同时,分析了时变模糊时间序列模型相关参数对预测精度的影响。应用模糊时间序列进行电力负荷预测,克服传统时间序列在建立离散的递推模型时需要准确的数据的缺点,消除了病态数据对模型的影响。应用山东省某电力公司的数据进行仿真研究取得了较好的预测精度。 相似文献
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为了充分考虑地区电网短期负荷易受气象因素影响的特点,提出了一种具有天气敏感性的基于快速BP算法的神经网络预测模型,模型中合理地考虑了影响负荷变化的主要气象因素,使其能够适应天气的变化。通过对咸阳地区电网的仿真预测,证明了天气因素敏感模型应用于地区电网短期负荷预测后使预测精度明显提高,故建立的模型是可行和有效的。 相似文献
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电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统负荷预测的相关方法,包括传统负荷预测方法、基于人工智能的负荷预测方法、时频分析的动态预测方法以及动态过程描述的负荷预测方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。最后,文中认为实用的负荷预测方法应该是结合各种预测模型优点的组合方法。 相似文献
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为提高电力负荷预测精度,文章采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点。 相似文献
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